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主要观点

1. 大模型（也称预训练模型、基础模型等）是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是凝练了大 数据内在精华的“隐式知识库”，是实现多种人工智能应用的通用载体。大模型是连接人工智能 技术生态和产业生态的桥梁，向下带动基础软硬件发展，向上支撑智能应用百花齐放，是未来 整个人工智能生态的核心。

2. 大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用 开发时，将大模型进行微调（在下游特定任务上的小规模有标注数据进行二次训练），或者不进 行微调，就可以完成多个应用场景的任务。

3. 当前大模型领域较为关注的研究重点包括：大规模的模型参数、创新的模型架构、采用多模态的 数据进行预训练和微调、高效且性能更强的预训练和微调方法、模型训练和推理加速方法等。

4. 大模型在推动AI领域技术体系、智能产业发展的同时，也对算力基础设施和智能产业的生态提 出了更高的要求，带动相关领域的发展。

5. 当前全球大模型产业落地仍处于早期探索阶段，大模型落地过程中,最为重要的是减少企业需 要投入的学习、开发和计算成本，同时还要能够满足企业进行模型开发定制的需求。目前产业 领域典型的有API、开源、PaaS和“交互主体化”四种落地模式。

6. 大模型技术快速发展，目前在内容创意生成、语言/风格转换、对话、搜索等领域的落地进展较 快。此外，利用大模型进行编程，也成为探索的热点。随着未来模型性能的不断提升，模型相关 的平台不断完善，大模型或将成为下一代AI基础平台，为各行各业赋能。

7. 大模型发展至今也带来了一系列问题。一是模型配套的产业、监管体系相对薄弱。二是深度学习 技术本身存在的缺陷。

8. 随着模型配套的产业生态逐步建立和完善，大模型技术将变得更为可靠和可控。

发布单位：北京智源人工智能研究院